面向自动驾驶的道路未知物体多模态检测
计算机视觉与模式识别
2022-12-13 v3 机器学习
机器人学
摘要
近年来深度学习的巨大进展引领了道路上自动驾驶车辆的未来。然而，其感知系统的性能强烈依赖于所用训练数据的质量。由于这些数据通常仅覆盖自动驾驶系统将面对的所有物体类别中的一小部分，此类系统难以处理意外情况。为了安全地在公共道路上运行，识别来自未知类别的物体仍是一项关键任务。在本文中，我们提出了一种检测未知物体的新流程。我们不是聚焦于单一传感器模态，而是以顺序方式结合最先进的检测模型来利用激光雷达和相机数据。我们在 Waymo Open Perception Dataset 上评估了我们的方法，并指出了异常检测中当前的研究空白。
引用
@article{arxiv.2205.01414,
title = {Multimodal Detection of Unknown Objects on Roads for Autonomous Driving},
author = {Daniel Bogdoll and Enrico Eisen and Maximilian Nitsche and Christin Scheib and J. Marius Zöllner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.01414},
year = {2022}
}
备注
Daniel Bogdoll, Enrico Eisen, Maximilian Nitsche, and Christin Scheib contributed equally. Accepted for publication at SMC 2022